قامت شركة Nvidia بتسوية قضية بدأت عندما دخل موظف سابق إلى الشركة ومعه أسرار تجارية متعلقة بالقيادة الذاتية كان قد أخذها من وظيفته القديمة في شركة Valeo.
أُعلن عن الاتفاق في ملفٍ قُدِّم إلى المحكمة الفيدرالية في سان خوسيه، حيث أبلغ الطرفان القاضي بتسوية النزاع. وعليه، ألغت المحكمة المحاكمة التي كانت مقررة الشهر المقبل.
لم يتم الكشف عن أي شروط، ولم يذكر أي من الطرفين ما اتفقا عليه، لكن الخلاف نشأ من مشروع مشترك لشركة مرسيدس بنز، حيث كانت الشركتان تعملان على تقنية لميزات القيادة المتقدمة.
في عام ٢٠٢١، صرّحت شركة فاليو بأن أحد مهندسيها انتقل للعمل في شركة إنفيديا ، ثم انضم لاحقًا إلى فريق العمل الداخلي في شركة تصنيع الرقائق. خلال مكالمة فيديو، لاحظ موظفو فاليو وجود شفرة المصدر الخاصة بهم على شاشته، فقاموا بأخذ لقطة شاشة قبل أن يغلق النافذة.
أصبحت تلك اللحظة جوهر الدعوى القضائية التي رفعتها شركة فاليو في عام 2023، متهمة شركة إنفيديا بالاستفادة من مواد ما كان ينبغي لها أن تغادر خوادمها.
أحال القاضي القضية إلى المحكمة بعد مراجعة الأدلة.
رفضت شركة إنفيديا في بيان لها الادعاء بأنها استخدمت أي شفرة مسروقة لبناء نظام المساعدة على ركن السيارة. وقالت الشركة إنها "تراجعت" عن كل مهمة قام بها المهندس محمد منير الزمان.
أعلنت شركة إنفيديا أنها قطعت علاقاتها مع محمد فور تأكيد الأمر. وقد أدين محمد لاحقاً في ألمانيا بتهمة انتهاك أسرار تجارية متعلقة ببرمجيات شركة فاليو.
القاضي بمراجعة سجل الاكتشاف وقال إن هناك أدلة "ظرفية" كافية للسماح لهيئة المحلفين بالاستماع إلى القضية.
صدر هذا الحكم في أغسطس/آب، ومنح شركة فاليو سبيلاً للادعاء بأن شركة إنفيديا قد استفادت من الملفاتdent. وقد نُظرت القضية تحت عنوان "فاليو شالتر أوند سينسورن جي إم بي إتش ضد إنفيديا كورب، 23-cv-05721"، في محكمة المقاطعة الأمريكية للمنطقة الشمالية من كاليفورنيا.
جوجل تدعم تقنية TPU لتحدي Nvidia
بينما كانت شركة Nvidia تغلق الفصل القانوني مع Valeo، فإن Google تقترب من عرشها، حيث تقوم ببناء دفعة جديدة داخل الشركة تسمى TorchTPU لجعل رقائقها أفضل في تشغيل PyTorch، وهو إطار عمل برامج الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا في العالم.
صرح سوندار بيتشاي، الرئيس التنفيذي لشركة ألفابت، للمساهمين في حدث الربع الثالث أن هدفه هو إزالة الحواجز التي جعلت المطورين يلتزمون بأجهزة إنفيديا.
تسعى جوجل إلى أن تُشكّل وحدات معالجة Tensor الخاصة بها بديلاً حقيقياً لوحدات معالجة الرسومات من إنفيديا، التي لا تزال تُهيمن على عمليات تثبيت مراكز البيانات في مجال التعلّم الآلي. تُساهم مبيعات وحدات معالجة Tensor في زيادة إيرادات جوجل من الحوسبة السحابية، وترغب الشركة في أن يرى المستثمرون عوائد من ميزانيتها المخصصة للذكاء الاصطناعي.
يهدف مشروع TorchTPU إلى جعل وحدات معالجة Tensor (TPUs) متوافقة تمامًا مع الأدوات التي يستخدمها المطورون حاليًا. كما تناقش بعض الفرق داخل جوجل إمكانية جعل أجزاء من البرنامج مفتوحة المصدر لتسريع عملية التبني.
يُعدّ PyTorch، المدعوم بقوة من Meta، محورًا أساسيًا في تطوير الذكاء الاصطناعي الحديث. في وادي السيليكون، نادرًا ما يكتب المهندسون تعليمات برمجية منخفضة المستوى لرقائق من Nvidia أو AMD أو Google، بل يعتمدون بدلًا من ذلك على أطر عمل تتضمن أكوادًا جاهزة.
تم إطلاق PyTorch في عام 2016 ونما جنبًا إلى جنب مع CUDA، وهي حزمة البرامج التي يقول العديد من المحللين إنها تحمي Nvidia من المنافسين.
أمضت فرق إنفيديا سنوات في جعل PyTorch يعمل بسلاسة على رقائقها. في المقابل، درّبت جوجل مهندسيها على Jax، مقترنًا بأداة تُسمى XLA لتحسين الأداء على وحدات معالجة Tensor Processing Units (TPUs).
أدى هذا التركيز الداخلي إلى خلق فجوة بين كيفية بناء جوجل لأنظمة الذكاء الاصطناعي وكيفية كتابة العملاء لنماذجهم فعليًا. ويهدف TorchTPU إلى سد هذه الفجوة ومنح الشركات سببًا لنقل أعباء العمل من أجهزة Nvidia.
